指来指去

本文介绍了一个简单的C++程序示例,演示了如何使用指针交换两个整数变量的值。通过定义函数jiaohuan实现交换,并在main函数中调用此函数展示效果。
程序的版权和版本声明部分                      
 Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院                      
* All rightsreserved.          
* 文件名称:zifuchuan.cpp                     
* 作    者: 杨蕾                                           
* 完成日期:2012年12月13日                      
* 版 本 号: v1.0                            
* 输入描述:无                      
* 问题描述: 略            
* 程序输出: 略                
* 问题分析: 略
#include <iostream>
using namespace std;
void jiaohuan(int *p1,int *p2);
int main()
{
	int *p1,*p2,a,b;
	cin>>a>>b;
	jiaohuan(&a,&b);
	cout<<"交换后:a="<<a<<" "<<"b="<<b<<endl;
	return 0;
}
void jiaohuan(int *p1,int *p2)
{
	int t;
	t=*p1;
	*p1=*p2;
	*p2=t;
}


运行结果:

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Unity中设置A*寻路以实现直角路径和格子导航的问题。首先,我得回顾一下用户的问题,确保我理解正确。用户想要的是沿着格子直来直去的行走方式,也就是只能横向或纵向移动,不能斜着走,这样路径会呈现直角转折。这通常被称为曼哈顿距离的移动方式。 接下来,我需要考虑Unity中常用的A*寻路实现方式。用户可能使用的是Unity自带的NavMesh系统,但NavMesh默认支持任意角度的移动,所以可能需要调整设置。或者用户可能使用了第三方插件,比如A* Pathfinding Project,这个插件功能强大,但需要具体配置。不过用户的问题里没有提到具体使用哪种工具,所以可能需要先假设用户使用的是自定义的A*算法实现,比如参考之前提到的引用[2]中的AStarPathFinding算法。 根据引用[2],用户提到在找到终点后通过parent回溯路径,并使用栈来反转路径顺序。这说明用户可能已经有一个基于网格的A*实现,但需要调整移动规则以实现直角移动。这时候,我需要解释如何修改邻居节点的搜索逻辑,只允许横向和纵向的移动,排除对角线方向。 首先,网格生成部分需要正确设置。用户需要确保每个格子代表一个节点,并且这些节点之间的连接只能是在上下左右四个方向,而不是八个方向。这可以通过在生成邻居节点时,只检查四个相邻的格子,而不是八个来实现。例如,在代码中,当获取当前节点的邻居时,只遍历四个方向(上、下、左、右),而不包括对角线方向。 然后,移动成本的计算也需要调整。通常,A*中的G成本是移动到相邻节点的成本,如果是曼哈顿距离,每次移动的成本可以设为固定的,比如1。而H成本(启发式)也应该使用曼哈顿距离,即横向和纵向的格子数之和乘以单位成本,这样算法会更倾向于先探索直线路径。 接下来,路径平滑的问题。即使用户限制了移动方向,生成的路径可能还是会有多余的转折点,比如在直线上有多个中间节点。这时候可能需要后处理路径,进行优化,去除不必要的中间节点,只保留转折点。例如,检查当前节点到下一个节点是否可以直线到达,如果可以,就跳过中间的节点。 此外,用户可能需要调整角色的移动方式,确保角色在移动时严格按照网格的坐标进行,比如每次移动到下一个格子的中心点,这样移动轨迹就会是直角转折。这涉及到在移动控制脚本中,将路径点转换为格子中心坐标,并让角色逐格移动。 还需要考虑障碍物的检测,确保在横向或纵向移动时,路径不会被障碍物阻挡。例如,当从当前节点向右移动时,需要检查右边的格子是否可行走,如果可行走,才将其加入邻居列表。 另外,用户提到的引用[1]中关于材质和shader的设置可能与路径的可视化有关,比如显示路径节点时使用特定材质和纹理。这可能需要在寻路完成后,将路径节点用直角连接的线条显示出来,或者在每个路径点显示方向箭头,但用户的主要问题在于路径的生成逻辑,而不是可视化部分,所以这部分可能不需要深入,除非用户进一步询问。 最后,可能需要提供一个简单的代码示例,展示如何修改邻居节点的获取方式和移动成本的计算,以及路径优化的方法。同时,提醒用户在Unity中设置网格的大小和节点的可行走条件,确保整个寻路系统基于格子导航。 总结一下,我需要分步骤说明如何在网格设置、邻居节点搜索、移动成本计算、路径优化等方面进行调整,以实现直角路径。同时,结合用户之前的问题中提到的回溯路径和栈的使用,确保路径的正确顺序。可能还需要提到如何测试和调试寻路系统,确保直角移动的正确性。</think>### Unity直角路径A*寻路设置教程 在Unity中实现直角路径(曼哈顿距离)的A*寻路需要以下关键步骤: --- #### 一、网格生成与节点设置 1. **创建网格系统** ```csharp public class GridSystem : MonoBehaviour { public LayerMask obstacleMask; public Vector2 gridWorldSize; public float nodeRadius; Node[,] grid; void CreateGrid() { // 计算网格行列数 int gridSizeX = Mathf.RoundToInt(gridWorldSize.x / (nodeRadius*2)); int gridSizeY = Mathf.RoundToInt(gridWorldSize.y / (nodeRadius*2)); grid = new Node[gridSizeX, gridSizeY]; Vector3 worldBottomLeft = transform.position - Vector3.right * gridWorldSize.x/2 - Vector3.forward * gridWorldSize.y/2; // 仅检测四个方向(上下左右) Vector3[] checkDirections = new Vector3[]{ Vector3.right, Vector3.left, Vector3.forward, Vector3.back }; for (int x = 0; x < gridSizeX; x++){ for (int y = 0; y < gridSizeY; y++){ Vector3 worldPoint = worldBottomLeft + Vector3.right * (x * nodeRadius*2 + nodeRadius) + Vector3.forward * (y * nodeRadius*2 + nodeRadius); bool walkable = !Physics.CheckSphere(worldPoint, nodeRadius, obstacleMask); grid[x,y] = new Node(walkable, worldPoint, x, y); } } } } ``` --- #### 二、修改A*算法逻辑 1. **限制移动方向(仅四方向)** ```csharp public List<Node> GetNeighbours(Node node) { List<Node> neighbours = new List<Node>(); // 仅检查四个基本方向 int[] dx = {1, -1, 0, 0}; int[] dy = {0, 0, 1, -1}; for (int i = 0; i < 4; i++) { int checkX = node.gridX + dx[i]; int checkY = node.gridY + dy[i]; if (checkX >= 0 && checkX < gridSizeX && checkY >= 0 && checkY < gridSizeY) { neighbours.Add(grid[checkX, checkY]); } } return neighbours; } ``` 2. **调整代价计算** ```csharp // 曼哈顿距离启发式函数 int GetDistance(Node a, Node b) { int dstX = Mathf.Abs(a.gridX - b.gridX); int dstY = Mathf.Abs(a.gridY - b.gridY); return (dstX + dstY) * 10; // 直线移动成本设为10 } ``` --- #### 三、路径优化处理 1. **简化路径转折点** ```csharp List<Vector3> SimplifyPath(List<Node> path) { List<Vector3> waypoints = new List<Vector3>(); Vector2 directionOld = Vector2.zero; for (int i = 1; i < path.Count; i++) { // 检查移动方向是否变化 Vector2 directionNew = new Vector2( path[i-1].gridX - path[i].gridX, path[i-1].gridY - path[i].gridY ); if (directionNew != directionOld) { waypoints.Add(path[i-1].worldPosition); } directionOld = directionNew; } waypoints.Add(path[path.Count-1].worldPosition); return waypoints; } ``` --- #### 四、移动控制实现 ```csharp public class UnitMovement : MonoBehaviour { public float moveSpeed = 5f; private List<Vector3> path; private int targetIndex; void FollowPath() { if (path != null) { // 严格按格子中心移动 transform.position = Vector3.MoveTowards( transform.position, path[targetIndex], moveSpeed * Time.deltaTime ); if (Vector3.Distance(transform.position, path[targetIndex]) < 0.1f) { targetIndex++; if (targetIndex >= path.Count) path = null; } } } } ``` --- #### 五、可视化调试(参考引用[1]) 1. 使用`PathNodeMat`材质绘制路径节点 2. 通过Shader控制节点颜色显示可行走区域 3. 最终路径可通过`Debug.DrawLine`绘制直角连线[^1] ---
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